21 Stock data with tidyquant

Ce chapitre est à l’origine une contribution communautaire de naotominakawa

En cours de progression. Toute amélioration est la bienvenue. Si vous souhaitez participer rendez vous sur contribuer au repo.

21.1 Vue d’ensemble

Cette section explique comment utiliser le package tidyquant pour effectuer une analyse de timeseries.

21.2 Qu’est ce que tidyquant ?

tidyquant est une solution complète dédiée à l’analyse financière. Il intervient dans l’analyse des données temporelles (timeseries), telles que des données financières ou économiques. tidyquant se connecte à diverses sources de données telles que Yahoo! Finance, Morning Star, données de marché Bloomberg, etc. Il se comporte également bien avec les autres packages tels que Tidyverse.

21.3 Installer tidyquant

Vous pouvez installer tidyquant à partir de CRAN:

install.packages("tidyquant")

Si vous voulez voir quelles functions sont disponibles, vous pouvez exécuter les commandes suivantes :

# to see which functions are available (not run)
library(tidyquant)
tq_transmute_fun_options()

21.4 Simple timeseries

Obtenir des données historiques pour un stock unique (par exemple, Google) :

# get historical data for single stock. e.g. google
library(tidyquant)
tq_get("GOOGL", get="stock.prices")

## # A tibble: 2,726 x 7
##    date        open  high   low close   volume adjusted
##    <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>    <dbl>
##  1 2009-01-02  154.  161.  153.  161.  7213700     161.
##  2 2009-01-05  161.  166.  158.  164.  9768200     164.
##  3 2009-01-06  167.  171.  163.  167. 12837500     167.
##  4 2009-01-07  164.  166.  160.  161.  8980000     161.
##  5 2009-01-08  159.  163.  159.  163.  7194100     163.
##  6 2009-01-09  164.  164.  157.  158.  8672300     158.
##  7 2009-01-12  158.  160.  155.  157.  6601900     157.
##  8 2009-01-13  156.  160.  155.  157.  8856100     157.
##  9 2009-01-14  155.  157.  149.  151. 10924800     151.
## 10 2009-01-15  149.  152.  144.  150. 11857100     150.
## # … with 2,716 more rows

Calculer le retour mensuel de stock unique :

library(dplyr)
# calculate monthly return of single stock
tq_get(c("GOOGL"), get="stock.prices") %>%
  tq_transmute(select=adjusted,
               mutate_fun=periodReturn,
               period="monthly",
               col_rename = "monthly_return")

## # A tibble: 130 x 2
##    date       monthly_return
##    <date>              <dbl>
##  1 2009-01-30        0.0536 
##  2 2009-02-27       -0.00160
##  3 2009-03-31        0.0298 
##  4 2009-04-30        0.138  
##  5 2009-05-29        0.0537 
##  6 2009-06-30        0.0104 
##  7 2009-07-31        0.0509 
##  8 2009-08-31        0.0420 
##  9 2009-09-30        0.0740 
## 10 2009-10-30        0.0812 
## # … with 120 more rows

Créer un line chart du prix de clôture pour un stock donné :

# showing closing price for single stock
library(ggplot2)
tq_get(c("GOOGL"), get="stock.prices") %>%
  ggplot(aes(date, close)) +
  geom_line()

Créer un line chart du retour mensuel pour un stock donné :

# showing monthly return for single stock
tq_get(c("GOOGL"), get="stock.prices") %>%
  tq_transmute(select=adjusted,
               mutate_fun=periodReturn,
               period="monthly",
               col_rename = "monthly_return") %>%
  ggplot(aes(date, monthly_return)) +
  geom_line()

21.5 Timeseries multiples

Obtenir des données historiques pour plusieurs actions (par exemple, GAFA) :

# get historical data for multiple stocks. e.g. GAFA
tq_get(c("GOOGL","AMZN","FB","AAPL"), get="stock.prices")

## # A tibble: 10,053 x 8
##    symbol date        open  high   low close   volume adjusted
##    <chr>  <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>    <dbl>
##  1 GOOGL  2009-01-02  154.  161.  153.  161.  7213700     161.
##  2 GOOGL  2009-01-05  161.  166.  158.  164.  9768200     164.
##  3 GOOGL  2009-01-06  167.  171.  163.  167. 12837500     167.
##  4 GOOGL  2009-01-07  164.  166.  160.  161.  8980000     161.
##  5 GOOGL  2009-01-08  159.  163.  159.  163.  7194100     163.
##  6 GOOGL  2009-01-09  164.  164.  157.  158.  8672300     158.
##  7 GOOGL  2009-01-12  158.  160.  155.  157.  6601900     157.
##  8 GOOGL  2009-01-13  156.  160.  155.  157.  8856100     157.
##  9 GOOGL  2009-01-14  155.  157.  149.  151. 10924800     151.
## 10 GOOGL  2009-01-15  149.  152.  144.  150. 11857100     150.
## # … with 10,043 more rows

Créez un multiple line chart des cours de clôture de plusieurs actions (GAFA à nouveau). Nous pouvons afficher chaque action dans une couleur différente sur le même graphique :

# Create a multiple line chart of the closing prices of the four stocks,
# showing each stock in a different color on the same graph.
tq_get(c("GOOGL","AMZN","FB","AAPL"), get="stock.prices") %>%
  ggplot(aes(date, close, color=symbol)) +
  geom_line()

Transformer les données pour que chaque stock commence à 100 et réafficher (il s’agit de standardiser les données pour pouvoir comparer les timeseries) :

# Create a multiple line chart of the closing prices of the four stocks,
# showing each stock in a different color on the same graph.
# Transform the data so each stock begins at 100 and replot.
tq_get(c("GOOGL","AMZN","FB","AAPL"), get="stock.prices") %>%
  group_by(symbol) %>%
  mutate(close = 100*close/first(close)) %>%
  ggplot(aes(date, close, color=symbol)) +
  geom_line()

Calculez le retour mensuel de plusieurs actions (encore une fois, GAFA):

# calculate monthly return of multiple stocks
tq_get(c("GOOGL","AMZN","FB","AAPL"), get="stock.prices") %>%
  group_by(symbol) %>%
  tq_transmute(select=adjusted,
               mutate_fun=periodReturn,
               period="monthly",
               col_rename = "monthly_return")

## # A tibble: 480 x 3
## # Groups:   symbol [4]
##    symbol date       monthly_return
##    <chr>  <date>              <dbl>
##  1 GOOGL  2009-01-30        0.0536 
##  2 GOOGL  2009-02-27       -0.00160
##  3 GOOGL  2009-03-31        0.0298 
##  4 GOOGL  2009-04-30        0.138  
##  5 GOOGL  2009-05-29        0.0537 
##  6 GOOGL  2009-06-30        0.0104 
##  7 GOOGL  2009-07-31        0.0509 
##  8 GOOGL  2009-08-31        0.0420 
##  9 GOOGL  2009-09-30        0.0740 
## 10 GOOGL  2009-10-30        0.0812 
## # … with 470 more rows

Créez un multiple line chart donnant le rendement mensuel des quatre actions. De nouveau, nous pouvons afficher chaque action dans une couleur différente sur le même graphique:

# Create a multiple line chart of monthly return of the four stocks,
# showing each stock in a different color on the same graph
tq_get(c("GOOGL","AMZN","FB","AAPL"), get="stock.prices") %>%
  group_by(symbol) %>%
  tq_transmute(select=adjusted,
               mutate_fun=periodReturn,
               period="monthly",
               col_rename = "monthly_return") %>%
  ggplot(aes(date, monthly_return, color=symbol)) +
  geom_line()

21.6 Ressources externes

tidyquant CRAN doc: documentation formelle du package
tidyquant Github repo: Le repo Github de tidyquant avec un bon README

with